FORMATION IA
Ingénierie NLP pour les équipes produit
Construire et déployer des fonctionnalités NLP en production en choisissant la bonne architecture de modèle pour chaque cas d'usage.
Ce qu'elle couvre
Ce programme de niveau praticien donne aux ingénieurs orientés produit les compétences nécessaires pour concevoir, construire et évaluer des pipelines NLP couvrant la classification, la reconnaissance d'entités nommées, la résumé automatique, la traduction et la recherche sémantique. Les participants apprennent à arbitrer entre modèles spécialisés fine-tunés et LLMs généralistes, en tenant compte des compromis entre latence, coût et précision dans des environnements produit réels. Le cours combine des ateliers pratiques de programmation avec des études de cas appliquées issues des univers SaaS, e-commerce et logiciels d'entreprise. À l'issue de la formation, les participants sont capables de cadrer, prototyper et mettre en production des fonctionnalités NLP de bout en bout.
À l'issue, vous saurez
- Fine-tune a BERT-family model for a custom text classification or NER task and evaluate it with appropriate metrics
- Build a semantic search pipeline using sentence embeddings and a vector store such as Qdrant or Pinecone
- Decide with evidence whether a given NLP task is better served by a fine-tuned task-specific model or an LLM with prompt engineering
- Instrument and monitor an NLP feature in production, tracking latency, throughput, and model drift
- Write a model card documenting data sources, evaluation results, known failure modes, and deployment constraints
Sujets abordés
- Text classification and multi-label categorisation with transformers
- Named entity recognition (NER) and information extraction pipelines
- Extractive and abstractive summarisation techniques
- Neural machine translation and multilingual models
- Semantic search with dense embeddings and vector databases
- Fine-tuning vs prompting: when to use task-specific models vs LLMs
- Evaluation metrics: F1, BLEU, ROUGE, BERTScore, and human eval
- Serving NLP models in production: latency, caching, and cost control
Modalité
Typically delivered as a four-week blended programme: two live instructor-led sessions per week (90 minutes each) plus asynchronous labs. All labs run in cloud notebooks (Colab or hosted JupyterHub) so no local GPU is required. Roughly 60% of contact time is hands-on coding. A private Slack or Discord channel is maintained throughout for async Q&A. In-person cohort delivery is also available as a five-day intensive bootcamp format for groups of 8–16.
Ce qui fait que ça marche
- Pair each training module with a real backlog ticket so engineers immediately apply new skills to actual product work
- Establish a shared evaluation framework and leaderboard so teams develop a consistent standard for 'good enough'
- Include a product manager or tech lead in at least the first and last sessions to align on scoping and success criteria
- Maintain a living decision guide (LLM vs fine-tuned model) that the team updates as new models and pricing emerge
Erreurs fréquentes
- Defaulting to a large LLM for every NLP task without benchmarking smaller fine-tuned models that are faster and cheaper
- Skipping offline evaluation and discovering quality problems only after deployment via user complaints
- Under-investing in data labelling quality, leading to models that fit noisy labels rather than the true task
- Treating NLP model serving like a standard API without accounting for tokenisation overhead and batching strategies
Quand NE PAS suivre cette formation
If the team has no labelled data, no data infrastructure, and needs to ship an NLP feature within two weeks, this programme is not the right fit — a rapid prompt-engineering workshop using an existing LLM API will deliver faster value at that stage.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.